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引言1

目录3

作者简介3

译者的话4

序6

第1章 自主移动机器人8

1.1　示例：收集任务（Collection）9

致谢10

1.2　机器人的定义12

1.3　感知14

1．移动机器人和固定机器人15

1.5　智能15

1.4　执行15

2．回应挑战19

3．机器人对世界的观察20

1.6　本章小结23

习题23

第2章　控制系统27

2.1　开环控制和闭环控制27

2.2　位置控制示例30

2.3　控制系统灾难31

2.4　控制系统的稳定性33

2.5　饱和、回差和死区35

2.6　带有参数和状态的开环控制器38

2.7　Bang-Bang控制器39

2.8　磁滞40

2.9　本章小结42

习题42

第3章　行为44

3.1　触发和控制系统44

3.2　伺服行为和弹道式行为45

3.3　伺服行为实现46

3.4　有限状态分析50

3.5　FSM示例：逃离行为55

3.6　FSM实现57

3.8　本章小结60

3.7　重载行为60

习题61

第4章　仲裁63

4.1　固定优先级仲裁63

4.2　何时仲裁66

4.3　优雅降级69

4.4　其他方案72

4.5　传感器认证74

4.6　其他仲裁策略76

1．可变优先级76

2．包容式结构77

3．运动图式80

4．最小约束仲裁82

4.7　本章小结84

习题85

第5章　行为编程设计87

5.1　基于差分传感器的87

归航行为87

5.2　基于绝对定位的归航行为91

5.3　基于差分传感器的避障行为95

5.4　消除峡谷效应97

5.5　基于接触传感器的沿墙行走行为100

5.6　基于测距传感器的沿墙行走行为102

5.7　基于接近觉传感器的沿墙行走行为103

5.8　限界行为和陡沿行为104

5.9　抖动问题106

5.10　逃离行为107

5.11　区域覆盖109

1．确定性覆盖109

2．随机覆盖110

5.12　广义差分响应113

5.13　矢量避障行为和归航行为115

5.14　调试117

5.15　本章小结118

习题119

6.1　SodaBot：苏打罐清理机器人122

第6章　任务分解122

6.2　问题陈述123

6.3　简单实现任务126

1．巡视可能地点126

2．识别苏打罐127

3．废弃苏打罐判定128

4．捡取苏打罐129

5．导航130

6．回收箱识别、苏打罐放置以及充电131

7．避免危险132

6.4　机械平台132

6.5　需要提出的问题132

6.6　需要安装的传感器133

6.7　行为构建134

6.8　SodaBot行为135

6.9　机器人扼要重述137

6.10　基本原则138

1．无伤害性138

2．目标倾向138

3．宁选随机的鲁棒性，不取脆弱的确定性139

6.11　本章小结139

习题139

第7章　物理接口142

7.1　碰撞检测传感器143

1．防撞器144

2．堵转检测传感器146

7.2　避障传感器148

1．红外接近觉传感器148

3．静止检测传感器148

2．红外测距传感器150

3．声纳测距传感器151

4．使用测距传感器需要考虑的问题152

7.3　归航传感器153

1．光电管、光电晶体管和光敏二极管153

2．编码信标155

3．热释传感器156

4．色块检测传感器157

5．磁性传感器157

1．轴编码器158

7.4　航位推测法及其导航传感器158

2．惯性传感器159

3．电子罗盘159

4．GPS161

7.5　本章小结161

习题161

第8章　系统实现162

8.1　RoCK规范：新型机器的目标162

8.2　编程规范166

8.3　RoCK行为168

1．跳舞行为（Dance）168

6．操纵杆行为（Joystick）169

5．逃离行为（Escape）169

7．连线检测行为（Wire）169

2．红外跟踪行为（IR_follow）和光线跟踪行为（VL_follow）169

4．巡航行为（Cruise）169

3．波士顿行为（Boston）169

8.4　蜂鸣器控制170

8.5　程序源码170

1．调度器171

2．行为格式172

3．仲裁器178

8.6本章小结181

习题181

9.1 对朦胧前景的部分回答——与时俱进183

第9章　未来的机器人183

9.2　研究思路185

9.3　未来的驱动系统186

1．电源186

2．电动机187

3．操作187

4．运动方式188

9.4　未来的智能189

1．机器人控制189

2．机器人学习190

2．声学感知191

9.5　未来的感知系统191

1．视觉感知191

3．其他传感器192

习题193

附录A　差速驱动的数学基础194

1．位姿194

2．航位推测法195

3．差速驱动199

4．伦敦雾问题（London Fog）201

5．航位推测法的局限性202

习题204

6．小结204

附录B　BSim仿真系统206

1．BSim系统要素206

（1）仿真器与时间206

（2）仿真环境206

（3）理想模式（Fantasy）与噪声模式（Noise）207

（4）系统延迟207

（5）一种简单机器人207

2．行为与仲裁208

（1）巡航行为（Cruise）208

（2）逃离行为（Escape）208

（8）伦敦行为（London）209

（7）暗中拒推行为（Dark-Push）209

（9）光强定位行为（Gizmo）209

（10）遥控行为（Remote）209

（5）归航行为（Home）209

（4）沿墙行走行为（Wall Follow）209

（3）避障行为（Avoid）209

（6）反向飞蛾行为（Anti-Moth）209

3．任务210

（1）收集任务（Collection）210

（2）光强定位任务（Gizmo）210

（3）伦敦任务（London）210

（2）伦敦仿真（London）211

（3）光强定位仿真（Gizmo）211

（1）收集仿真（Collection）211

4．仿真211

5．用户界面212

（1）仿真环境编辑器（World Editor）212

（2）机器人编程器（Robot Programmer）212

附录C　常用函数213

1．削波函数213

2．渗漏积分器213

3．滑动平均计算215

4．角度计算216

附录D　伪码219

附录E　参考文献221